傳統方法論 × 大模型 × Agentic 工作流
把複雜推演流程產品化、可追溯、可互動
（本工具僅供參考，不替代專業建議）
方法論底座、LLM 解釋引擎、Agentic 任務編排的結合
以傳統命理規則與推演框架作為結構化知識底座，確保計算邏輯可校驗、可追溯。 所有推演步驟基於既定的規則與資料結構，而非隨意生成。
大模型負責語義理解、解釋生成、對話式釐清與個人化摘要。 將結構化推演結果轉化為易理解的文字說明，並支援追問與澄清。
代理式工作流將複雜任務拆解為步驟：蒐集資訊 → 規則推演 → 交叉檢查 → 輸出合成 → 支援追問。 提供可追溯的推理鏈路與引用依據。
以任務為中心，而非傳統類目
為重要活動選擇合適日期，系統會拆解需求、查詢曆法規則、交叉比對多種因素，輸出結構化建議與依據說明。
查看流年大運對個人運勢的影響趨勢，系統會分析多個時間維度，提供結構化摘要與不確定性提示。
分析人際關係的互動模式與建議，系統會比對雙方資訊、提取關鍵因素，提供結構化分析與注意事項。
根據傳統規則提供取名或文案建議，系統會結合規則匹配與語義生成，輸出候選方案與依據說明。
對個人命盤進行多維度解讀，系統會拆解為日主、五行、十神、神煞等模組，提供結構化分析與可追溯依據。
持續擴展更多實用場景，滿足不同需求。所有功能均基於三層架構，確保可追溯與可控性。
每個輸出都包含結論、依據點、可調參數與不確定性提示
清晰呈現核心結論與建議，避免冗長描述，便於快速理解。
標註每個結論的來源規則與計算步驟，提供可追溯的推理鏈路。
允許用戶調整關鍵參數或偏好設定，重新計算並查看結果變化。
明確標註結果的不確定性範圍與邊界條件，避免過度解讀。
以下為示例文案，可替換為實際用戶回饋
「AI 解釋很清晰，能看到推理依據，比單純的結果更有參考價值。」
「對話式追問功能很實用，可以逐步釐清需求，輸出更貼近實際情況。」
「技術架構透明，能看到規則與 LLM 的結合方式，使用起來更放心。」
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